自己的网站怎么做美工,网站建设方案概述,四川建设发展股份有限公司网站,做一个微信小程序游戏需要多少钱赛题 在当今科技日新月异的时代#xff0c;人工智能#xff08;AI#xff09;技术正以前所未有的深度和广度渗透到科研领域#xff0c;特别是在化学及药物研发中展现出了巨大潜力。精准预测分子性质有助于高效筛选出具有优异性能的候选药物。以PROTACs为例#xff0c;它是…赛题 在当今科技日新月异的时代人工智能AI技术正以前所未有的深度和广度渗透到科研领域特别是在化学及药物研发中展现出了巨大潜力。精准预测分子性质有助于高效筛选出具有优异性能的候选药物。以PROTACs为例它是一种三元复合物由目标蛋白配体、linker、E3连接酶配体组成靶向降解目标蛋白质。本次大赛聚焦于运用先进的人工智能算法预测其降解效能旨在激发参赛者创新思维推动AI技术与化学生物学的深度融合进一步提升药物研发效率与成功率为人类健康事业贡献智慧力量。通过此次大赛我们期待见证并孵化出更多精准、高效的分子性质预测模型共同开启药物发现的新纪元。
赛题分析
【训练分子性质分类预测模型】
运用深度学习、强化学习或更加优秀人工智能的方法预测PROTACs的降解能力
分类为 降解能力较差/降解能力好 两种结论
评价指标
本次竞赛的评价标准采用f1_score分数越高效果越好
处理流程 在解决机器学习问题时一般会遵循以下流程 思考这里为什么选择机器学习算法为什么不考虑深度学习 在许多机器学习问题中特征工程的重要性不容忽视。如果特征工程能够充分捕捉数据的关键特征那么机器学习算法也能够表现很好。深度学习在某种程度上可以自动学习特征但对于特定问题手动设计特征可能会更有效。 思考这里从逻辑回归和决策树中选择哪一个模型更加合适 决策树能够处理非线性关系并且可以自动捕获特征之间的交互作用。 它可以生成可解释的规则有助于理解模型如何做出决策。 决策树能够处理不同类型的特征包括分类和数值型。
代码
# 1. 导入需要用到的相关库
# 导入 pandas 库用于数据处理和分析
import pandas as pd
# 导入 numpy 库用于科学计算和多维数组操作
import numpy as np
# 从 lightgbm 模块中导入 LGBMClassifier 类
from lightgbm import LGBMClassifier# 2. 读取训练集和测试集
# 使用 read_excel() 函数从文件中读取训练集数据文件名为 traindata-new.xlsx
train pd.read_excel(./data/data280993/traindata-new.xlsx)
# 使用 read_excel() 函数从文件中读取测试集数据文件名为 testdata-new.xlsx
test pd.read_excel(./data/data280993/testdata-new.xlsx)# 3 特征工程
# 3.1 test数据不包含 DC50 (nM) 和 Dmax (%)将train数据中的DC50 (nM) 和 Dmax (%)删除
train train.drop([DC50 (nM), Dmax (%)], axis1)# 3.2 将object类型的数据进行目标编码处理
for col in train.columns[2:]:if train[col].dtype object or test[col].dtype object:train[col] train[col].isnull()test[col] test[col].isnull()# 4. 加载决策树模型进行训练
model LGBMClassifier(verbosity-1)
model.fit(train.iloc[:, 2:].values, train[Label])
pred model.predict(test.iloc[:, 1:].values, )# 5. 保存结果文件到本地
pd.DataFrame({uuid: test[uuid],Label: pred}
).to_csv(submit.csv, indexNone)
处理流程 导入库首先导入需要用到的库包括 pandas用于数据处理和分析和 LGBMClassifier决策树分类器等。 读取数据代码通过使用 pd.read_excel 函数从文件中读取训练集和测试集数据并将其存储在 traindata-new.xlsx 和 testdata-new.xlsx 两个数据框中。 特征工程
- test数据不包含 DC50 (nM) 和 Dmax (%)将train数据中的 DC50 (nM) 和 Dmax (%)删除。 4.LGB树模型训练和预测
- 创建了一个 LGBMClassifier 的实例即LGB分类器。
- 使用 fit 函数对训练集中的特征和目标进行拟合训练了决策树模型。
- 对测试集使用已训练的模型进行预测得到预测结果。
- 将预测结果和相应的 uuid 组成一个DataFrame并将其保存到 submit.csv 文件中。
